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圣颖
2020-01-14 23:12
哈尔滨工业大学 C++
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2020-01-14
在牛客打卡2天,今天学习:刷题 73 道/代码提交 73 次
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01-06 17:50
已编辑
暨南大学 HRBP
有学生说:为什么找份实习工作,就那么难?
我们公司隔段时间就会放出1-2个实习生需求,面试的学生多了,我慢慢发现:那些能快速拿到offer的学生,和那些总在面试后就没下文的同学,差别往往不在能力本身,而在于怎么突出自己的亮点。其实,每家公司招实习生,基本都需要快速到岗,也就是说,一旦一家公司放出实习生的需求,就代表这个需求是真实的,一旦面试通过,大概率就需要马上入职。而找工作,无非就是突出自己的亮点,从而吸引HR看上我们。那么,怎么突出自己的亮点?很多学生找工作时,总觉得自己没啥经历,没啥可写没啥可说。但其实,亮点是可以“挖”出来的。我给大家3个建议:第一、简历量化成果。哪怕你做的事很小,也尽量用数字说清楚。比如原来写“协助整理数据”...
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01-04 17:41
上海得物信息集团有限公司_java开发工程师(准入职员工)
得物内推,得物内推码
得物测开一面面经,摘自优秀牛油面试时间:24/10/19面试时长:30 min1. 自我介绍; 2. 为什么找测试岗位; 3. 讲一下测试的一般流程; 4. 设计测试用例的常用方法; 5. 如果需要测试一个接口,去测试一个并发场景,应该如何去做; 6. 如何去设置多线程; 7. 10万级别的接口访问量,如何去模拟; 对零经验很友好!1.💰待遇 薪资是一天150,包晚饭,有双休,基本不加班,有茶水间小零食无限吃🍪,健身房、员工折扣店,晚上10点后打车免费,过节活动礼包🎁2.👗工作 服装运营岗,主要技能需要会用Excel、vlookup 工作内容有点像对接商家的客服👩🏻💻并且帮助你...
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2025-11-20 08:39
北京理工大学 C++
感觉高学历的菜鸡是最难受的
看牛客主要是两类同学,一类是超级大佬,基本只投了大厂,拿了一堆offer;另一类是学历可能不够高的同学,没几个笔试面试。然后我是双九硕,基本没挂过简历,笔试面试一大堆,但是……就是根本过不了。笔试面试占用了大量时间,导师这边也还在安排活,根本没时间看面经(当然也怪我没提前准备和投的比较晚)。然后家里人还是抱有前几年的观点,觉得这学历怎么会找不到工作。
两月团子跑一生:
看看央国企,只要六级过了,双九多投还是能遇到点击就送的央国企的,起码先拿个保底先
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2025-12-08 07:42
门头沟学院 Java
27末九简历求拷打
27届末九,由于是女生,身边人几乎没有就业导向的,自学只能跟着网课,没人指导,很迷茫。下图是我目前的简历,不知道有需要修改的地方吗?求拷打。下面是目前的学习情况:目前算法过完了一遍力扣100和代码随想录,不过不是很熟,面经看了小林coding、JavaGuide,有一些没用过的技术看得不是很明白,掌握得不是很扎实。再加上常年跟黑马网课听思路,真正自己动手写代码的时间很少,这让我一直不敢投简历,总觉得内里空虚。项目没准备好面试相关的问题,简历上相应的考点不熟。如此种种。。。看到很多很多学长学姐大佬们的面经,愈发觉得面试可怕,自己没准备好,总担心自己是不是无望后端开发了。看到牛客很多同届以及更小一届的同学都找到实习了,很希望自己也能找到实习。而自己又好像摸不到后端学习的门路,只能不断赞叹黑马虎哥写的代码真优雅!微服务架构实在巧妙!消息队列、redis、sentinel、nacos、mybatisplus等等的引入都会让我赞叹这些工具的设计者的巧思,以及包括但不限于Java语言的优雅。然而只是停留在了解的程度,并不熟练。我是很希望能够继续深入探索这些知识的,只不过有一大部分时间都花在学校课程上了。我感觉我被困住了,我一方面必须保证我能够有个不错的学业分使我能有我几乎不想选择的读研退路(还有个原因是复习不全我会焦虑考试挂科,因此我会做好全面的准备,而这一步很费时间),一方面在B站学习各种网课,一方面得考虑提升自己并不扎实的算法基础,另一方面还得准备八股面经。这让我有点苦恼,我好像没那么多时间,因为绝大部分时间都花在了复习学校科目中了。我好像处处用时间,但收效甚微。想问问各位大佬是怎么平衡时间的呢?算法、项目和八股是怎么准备的呢?有什么高效的方法吗?谢谢您们花时间阅读我的稿件!
菜菜狗🐶:
大胆投,我当时也是害怕面试,投多了发现根本约不到面🤡
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01-05 12:56
门头沟学院 C++
AI——我的导师(毕设版)
不开玩笑,如果我的毕业论文致谢里能写实话,排在第一位的绝对不是我导,而是我的 GPT-4 / Claude / Gemini。比起那个神龙见首不见尾、每次见面只问“进度怎么样”的碳基导师,这位硅基导师才是我得以苟活到今天的支柱。1. 学术黑话翻译机 “这个模型加了这一层之后,效果变好了,跑得也快。”AI 改的: “通过引入该特征增强模块,模型在保持较低计算复杂度的同时,显著提升了在低信噪比环境下的鲁棒性,验证了该架构的有效性。”它不生产观点,它只是学术垃圾的搬运工和包装师。2. 理论强行解释器 随便设了个参数 ,实验效果竟然最好,但完全不知道为什么。AI: “正则化约束”、“权衡偏差与方差”x...
你都用AI做什么
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